陈德旺——俄罗斯自然科学院院士、福建理工大学交通运输学院院长

陈德旺，男，安徽芜湖人，俄罗斯自然科学院外籍院士，闽江学者特聘教授，北京市科技新星等。

2003年博士毕业于中科院自动化所控制理论与控制工程专业、现任福建理工大学交通运输学院院长，福州大学计算机与大数据学院 博导，长期从事人工智能算法、模糊系统、智能交通系统、智慧轨道交通等领域研究。

2009年美国加州大学伯克利分校访问学者，2010年入选北京市科技新星，2011年晋升为北京交通大学教授，2012年担任博士生导师。2014年入选福建省“闽江学者”特聘教授计划，2019年在福州大学晋升为三级教授,2021年入选福建省高层次人才B类，2022年当选俄罗斯自然科学院外籍院士,2023年入选福建省第三批创新之星计划。

教育经历：

2009.1-2010.1，美国加州大学伯克利分校 > 计算机与人工智能 >  访问学者 > 访问学者，师从美国工程院院士Lotfi Zadeh教授。 

1998.9-2020.7， 哈尔滨工程大学 > 机械电子工程 >  硕士学位 > 硕士研究生 

2000.9-2003.7， 中国科学院自动化研究所 > 控制理论与控制工程 >  博士学位 > 博士研究生毕业 

1994.9-1998.7， 哈尔滨工程大学 > 机械电子工程 >  学士学位 > 本科(学士)

工作经历：

2021.11-2028.12，福建理工大学  > 交通运输学院 > 院长 > 教授  > 在职

2003.7-2015.3，北京交通大学  > 轨道交通控制与安全国家重点实验室 > 2003年讲师。

2005年12月晋升为北京交通大学副教授。因参与青藏铁路项目，2007年获得铁道部科技进步二等奖。

2011年11月晋升为教授，并担任北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室固定研究人员，获得国家重点实验室特殊贡献二等奖。

2012年遴选为博士生导师、应邀访问澳大利亚南澳大学、获得北京市科协优秀科研论文三等奖。

2013年应邀访问澳门大学、获得北京市自动化学会优秀论文二等奖。

2014年当选IEEE高级会员、担任IEEE Transaction on ITS（智能交通系统）编委、入选福建省闽江学者特聘教授计划。2015年获得詹天佑青年奖；2016年负责筹建福州大学轨道交通研究院，获得福建省运盛青年科技奖、入选福建省高层次人才计划、中国运筹学会不确定系统分会运筹新人奖。

2008年访问中科院计算数学所，师从中科院院士袁亚湘教授。

社会兼职：

1.2020.1-2028.12，《智能科学与技术学报》编委。

2.2020.1-2028.12《自动化学报》编委。

3.IEEE  Transaction on ITS （智能交通系统）编委。

4.中国运筹学会智能计算分会副理事长。

5.中国运筹学会终身会员。

6.中国自动化学会平行控制与管理专委会副主任。

7.中国自动化学会普及工作委员会副主任。

8.中国自动化学会混合智能专委会副主任（2017-2022）。

9.中国自动化学会高级会员。

10.IEEE 高级会员。

11.中国自动化学会粒计算专委会秘书长（2017-2022）。

12.第7届全国社会计算大会组委会主席。

13.第15届中国不确定系统年会大会主席。

14.智慧地铁福建省高校重点实验室主任（2018-2020）。

学术交流：

多个国际会议的组委会成员和Session Chair、多个SCI期刊的审稿专家、在多个国内外多个学术会议做Keynote Speech，第七届全国社会计算大会组委会主席、第七届平行管理大会程序委员会主席、第十四届不确定系统年会组织委员会主席。

主讲课程：

智慧交通专业导论/秋学期/2022-2023/19.0/1.0 

培养研究生情况：

指导毕业硕士生20余名，多名研究生获得优秀毕业生称号，多人出国攻读博士学位，在读博士生硕士生10余名。 

研究方向：

长期从事人工智能算法、模糊系统、智能交通系统、智慧轨道交通等领域研究。

承担科研项目：

主持和参与科研项目40余项，总经费约1亿元。主持国家自然科学基金面上（2项）、教育部基本业务费重点、工信部倍增计划、福建省教育厅、福建省科技厅、福建省财政厅等项目30余项，主持项目经费累计2000余万元；参与国家自然科学基金重点、青藏铁路、国家863等项目10余项，参与项目经费累计8000余万元。

[1] 人工智能电芯外观缺陷检测软件研发,进行,教育厅,石金进,石金进,郑积仕,廖律超,陈少娜， 横向, 2022/09/06

[2] 电芯外观检测系统开发,进行,教育厅,石金进,石金进,郑积仕,廖律超,陈少娜, 横向, 2022/08/31

[3] 面向可解释人工智能的智能交通技术及其应用研究,进行,陈德旺,郭姝君,方杰,祝站东,戴小廷,梁钰,黄德娟,高良鹏,简文良,许明星,郑少峰,陈远东,张阳,郑积仕,胡永仕，,科研启动基金, 2022/06/01

[4] 轨道交通施工及运营期机器视觉监控系统研发,进行,教育厅,陈德旺,郭姝君,郑积仕,郑少峰, 横向, 2022/03/10

[5] 基于人机混合智能的地铁列车增强智能驾驶系统关键算法研究,进行,陈德旺, 国家自然科学基金项目, 2021/09/01。

[6] 基于AI的管道特种机器人系列产品研发,进行,郑少峰,郑少峰,张春英,张堂贤, 省科技厅, 2021/09/01

[7] 智能交通研究与学术交流专项,进行,陈德旺, 省财政厅, 2021/04/01

软件著作权：

[1] , 郑晓宇,基于AlphaZero的通用地铁列车虚拟运行大数据生成及筛软件V1.0——计算机软件著作权

[2] , 郑晓宇,基于虚拟孪生的高铁列车运行大数据生成软件V1.0——计算机软件著作权

[3] , 黄德娟,傅成红,高良鹏,一种面向线路精简优化的公交网络时刻表可靠性计算方法

[4] , 芦玉琦,基于区间与限速设置的地铁列车速度大量曲线自动生成软件V1.0——计算机软件著作权

主要学术成果：

共发表论文160余篇，其中三类高质量论文约100篇，SCI检索论文60余篇（TOP期刊论文30余篇，IEEE Transaction论文16篇），以第一作者出版学术专著5本（Springer出版社1本），参与出版教材2本，以第一发明人获国家发明专利10余项,获得软件著作权20余项。

发明专利：

[1]操伟, 郑少峰, 张庆永, 陈德旺, 慕宝宗, 李锦祥. 一种基于阵列传感器的多源融合高精度轨道交通测速方法[P]. 福建省: CN117518172A, 2024-02-06.

[2]陈德旺, 孙艳焱, 郑晓宇, 刘俐俐, 王蕊. 一种高速列车虚拟定位大数据的仿真方法[P]. 福建省: CN117494403A, 2024-02-02.

[3]张艳平, 郑少峰, 傅成红, 陈德旺, 杨思琦, 黄嘉妮, 石浩正. 一种双气动栏杆机[P]. 福建省: CN117418495A, 2024-01-19.

[4]陈德旺, 赵文迪. 一种复杂路况的列车自动驾驶虚拟曲线的生成方法[P]. 福建省: CN116834806A, 2023-10-03.

[5]陈德旺, 郑晓宇, 郑少峰, 庄丽萍, 吴忠杰, 焦麟. 一种高速列车虚拟驾驶速度曲线的自动生成方法[P]. 福建省: CN116823995A, 2023-09-29.

[6]陈德旺, 吴忠杰, 林志明, 郑晓宇, 焦麟. 一种基于虚拟大数据的地铁列车运行曲线自动生成及筛选方法[P]. 福建省: CN116645444A, 2023-08-25.

[7]桂昊, 郑少峰, 张庆永, 陈德旺, 慕宝宗, 石浩正. 一种疏漏修补管道机器人[P]. 福建省: CN116557674A, 2023-08-08.

[8]陈德旺, 郑晓宇, 郭永辉, 孔令坤, 孙艳焱. 一种隧道通风机健康度评估方法及其系统[P]. 福建省: CN116538120A, 2023-08-04.

[9]古红霞, 胡永仕, 陈德旺. 一种生鲜电商前置仓选址-路径规划方法[P]. 福建省: CN114897217A, 2022-08-12.

[10]陈德旺, 张建华, 江世雄. 一种基于STL-LSTM的地铁客流预测方法[P]. 福建省: CN111160651B, 2022-07-08.

[11]高良鹏, 王雪, 傅成红, 黄德娟, 刘耀斌, 陈德旺. 一种面向线路精简优化的公交网络时刻表可靠性计算方法[P]. 福建省: CN112990658B, 2022-06-17.

[12]廖律超, 王永强, 黄德娟, 邹复民, 陈德旺, 陈治杰, 赖树坤, 张茂林, 赵伯听, 梁钰. 一种面向数字孪生的道路运行数据预估方法及装置[P]. 福建省: CN114548512A, 2022-05-27.

[13]廖律超, 胡志远, 黄德娟, 陈德旺, 邹复民, 赵钊林, 梁钰, 李峥嵘, 林钰媛, 朱银添. 一种数字孪生智慧城市交通的虚拟红绿灯控制提醒方法[P]. 福建省: CN114399916A, 2022-04-26.

[14]陈德旺, 芦玉琦. 基于区间限速和专家经验的虚拟地铁列车运行大数据生成方法[P]. 福建省: CN114348070A, 2022-04-15.

[15]高良鹏, 王雪, 傅成红, 黄德娟, 刘耀斌, 陈德旺. 一种面向线路精简优化的公交网络时刻表可靠性计算方法[P]. 福建省: CN112990658A, 2021-06-18.

[16]高良鹏, 徐聪, 张阳, 傅成红, 陈德旺, 张堂贤. 一种基于风险感知的弹性停车激励机制泊位定价方法[P]. 福建省: CN112862515A, 2021-05-28.

[17]杨立兴, 龚聪聪, 石俊刚, 陈德旺, 高自友, 李树凯, 阴佳腾. 面向随机动态客流和节能运行的列车时刻表鲁棒优化方法[P]. 北京市: CN111882156A, 2020-11-03.

[18]陈德旺, 张建华, 江世雄. 一种基于STL-LSTM的地铁客流预测方法[P]. 福建省: CN111160651A, 2020-05-15.

[19]陈德旺, 陈荣. 通过动态调整列车制动率实现列车车站停车的方法[P]. 北京市: CN102514591B, 2014-11-19.

[20]陈德旺, 阴佳腾, 冷勇林. 一种基于驾驶经验和在线学习的城轨列车智能控制方法[P]. 北京: CN104134378A, 2014-11-05.

[21]陈德旺, 陈荣. 通过动态调整列车制动率实现列车车站停车的方法[P]. 北京: CN102514591A, 2012-06-27.

[22]陈德旺, 贾晓哲, 蔡伯根, 王剑. 一种GPS轨迹提取方法[P]. 北京市: CN101303406B, 2012-06-20.

[23]陈德旺, 贾晓哲. 一种快速路交通状态判别方法[P]. 北京市: CN101599217B, 2011-06-08.

[24]陈德旺, 余勇, 李世欣, 张琨. 三维集成高速公路交通事件自动检测方法[P]. 北京市: CN101188064B, 2011-01-19.

[25]上官伟, 蔡伯根, 王剑, 陈德旺. 一种虚拟应答器的实现方法[P]. 北京: CN101817354A, 2010-09-01.

[26]陈德旺, 贾晓哲. 一种快速路交通状态判别方法[P]. 北京: CN101599217, 2009-12-09.

[27]陈德旺, 魏天磊. 一种快速路行程时间预测方法[P]. 北京: CN101436347, 2009-05-20.

[28]陈德旺, 蔡伯根, 魏天磊, 王剑. 一种从轨道卫星定位数据中自动获取关键数据的方法[P]. 北京: CN101308205, 2008-11-19.

[29]陈德旺, 贾晓哲, 蔡伯根, 王剑. 一种GPS轨迹提取方法[P]. 北京: CN101303406, 2008-11-12.

[30]陈德旺, 余勇, 李世欣, 张琨. 三维集成高速公路交通事件自动检测方法[P]. 北京: CN101188064, 2008-05-28.

 

发表论文：

[1] .A Small Target Pedestrian Detection Model Based on Autonomous Driving:Journal of Advanced Transportation,2023,2023:1-15

[2] .Parameter identification method for lithium-ion batteries based on recursive least square with sliding window difference forgetting factor:Journal of Energy Storage,2021

[3] .Deep Neural Fuzzy System Oriented toward High-Dimensional Data and Interpretable Artificial Intelligence:Applied Sciences,2021,11(16)

[4] .Neuron-Network-Based Mixture Probability Model for Passenger Walking Time Distribution Estimation:IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems,2022

[5] .WRNFS: Width Residual Neuro Fuzzy System, a Fast-Learning Algorithm with High Interpretability:Applied Sciences,2022

[6] .FLOWFS: Fast Learning-algorithm with Optimal Weights for Fuzzy Systems:International Journal of Fuzzy Systems,2022,24

[7] .地铁列车驾驶技术发展综述:从人工驾驶到智能无人驾驶:智能科学与技术学报,2021

[8] .Measurement Invariance Investigation for Performance of Deep Learning Architectures:IEEE ACCESS,2022,10

[9] .Deep patch learning algorithms with high interpretability for regression problems:international journal of intelligent systems,2022,37(11)

[10] .Fuzzy C-Means Clustering Based Deep Patch Learning With Improved Interpretability for Classification Problems:IEEE Access,2022,10

[11] .基于Alpha Zero的地铁列车大量速度曲线自动生成算法:智能科学与技术学报,2021

[12] .Online quantitative safety monitoring approach for unattended train operation system considering stochastic factors:Reliability Engineering and System Safety,2021,216

[13] .Deep Trident Decomposition Network for Single License Plate Image Glare Removal:IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS,2022,23

发表中文论文： 

[1]陈德旺. 基于AI的平行物流与交通系统探索与实践[J]. 中国物流与采购, 2024, (01): 40.

[2]陈德旺, 欧纪祥. 平行模糊控制：虚实互动、相互增强的自学习控制方法[J]. 智能科学与技术学报, 2023, 5 (02): 267-273.

[3]付建广, 尤斌, 林毅, 陈德旺. 基于粒子群优化与宽度学习系统的地铁客流预测模型[J]. 城市轨道交通研究, 2023, 26 (05): 23-26+33.

[4]李东升, 鲍玉来, 刘建华, 陈德旺. 基于BERT的高校图书馆微信信息服务的命名实体识别方法[J]. 现代情报, 2023, 43 (04): 64-76.

[5]黄本遵, 陈德旺, 何振峰, 邓新国, GIUSEPPE CARLO Marano. 基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4 (04): 584-591.

[6]张阳, 胡月, 陈德旺, 陈云飞. 基于GCN-BiLSTM的短时交通流预测模型[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2023, 47 (05): 802-806.

[7]赖文柱, 陈德旺, 何振峰, 邓新国, GIUSEPPE CARLO Marano. 地铁列车驾驶技术发展综述：从人工驾驶到智能无人驾驶[J]. 智能科学与技术学报, 2022, 4 (03): 335-343.

[8]杜宏庆, 陈德旺. 结合Z-score与优化技术的神经模糊系统[J]. 软件导刊, 2022, 21 (06): 19-24.

[9]蔡际杰, 陈德旺, 黄允浒, 黄玮. 基于改进PSO与规则约简的模糊系统优化算法[J]. 计算机与数字工程, 2021, 49 (08): 1525-1530.

[10]江世雄, 蔡灿煌, 林宇晨, 陈德旺. 天气因素对福州地铁客流的影响分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21 (03): 268-274.

[11]芦玉琦, 陈德旺, 赵钊林. 基于Alpha Zero的地铁列车大量速度曲线自动生成算法[J]. 智能科学与技术学报, 2021, 3 (02): 179-184.

[12]陈赐阳, 陈德旺. 基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命(RUL)间接预测研究[J]. 电源技术, 2021, 45 (05): 589-594.

[13]蔡际杰, 陈德旺, 张璜. 面向手写体识别的DCNN抗噪性能研究[J]. 软件导刊, 2021, 20 (05): 1-6.

[14]陈东洋, 陈德旺, 江世雄, 徐宁. 基于时段客流特征聚类的地铁运营时段划分[J]. 计算机系统应用, 2021, 30 (03): 256-261.

[15]黄仪融, 田丽君, 陈德旺. 航空直飞与空铁联运模式竞争研究[J]. 系统科学与数学, 2021, 41 (02): 373-382.

[16]蔡俊鹏, 陈彩泊, 陈德旺, 沈镛. 电动汽车充电引导策略研究[J]. 现代电子技术, 2021, 44 (01): 137-143.

[17]郑文芳, 付春流, 张建华, 汤平, 陈德旺. 锂离子电池剩余寿命预测方法研究综述[J]. 计算机测量与控制, 2020, 28 (12): 1-6.

[18]王宇胜, 陈德旺, 蔡俊鹏, 潘伟靖. 基于LSTM-SVR的锂电池健康状态预测研究[J]. 电源技术, 2020, 44 (12): 1784-1787.

[19]黄允浒, 陈德旺, 赵文迪, 程瑞军. 面向分类问题的深度神经模糊建模研究[A] 2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C]. 中国自动化学会, 中国自动化学会, 2020: 6.

[20]程瑞军, 陈德旺, 田丽君. 基于人机混合智能的地铁列车增强智能驾驶框架研究[A] 2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C]. 中国自动化学会, 中国自动化学会, 2020: 5.

[21]童文林, 陈德旺, 黄允浒, 吕宜生. 结合模拟退火与规则约简的模糊系统优化方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57 (16): 142-150.

[22]陈东洋, 陈德旺, 陈开河, 肖李德, 江世雄. 基于客流大数据分析和支持向量回归的地铁乘客出行时间预测研究[J]. 现代城市轨道交通, 2020, (09): 70-76.

[23]赵文迪, 陈德旺, 卓永强, 黄允浒. 深度神经模糊系统算法及其回归应用[J]. 自动化学报, 2020, 46 (11): 2350-2358.

[24]杜宏庆, 陈德旺, 黄允浒, 朱凤华, 李灵犀. 基于改进遗传算法与支持度的模糊系统优化建模方法[J]. 智能科学与技术学报, 2020, 2 (02): 179-185.

[25]付春流, 郑文芳, 陈东洋, 陈德旺. 锂电池剩余放电时间预测方法研究[J]. 电子测量技术, 2020, 43 (10): 57-62.

[26]付春流, 陈德旺, 尚艳艳, 熊刚. 基于IAP的硬件在环测试系统升级研究[J]. 电子测量技术, 2020, 43 (07): 157-160.

[27]林文发, 陈德旺, 林松青. 基于Simulink的等效电路参数辨识研究[J]. 现代信息科技, 2019, 3 (24): 23-27.

[28]陈德旺, 蔡际杰, 黄允浒. 面向可解释性人工智能与大数据的模糊系统发展展望[J]. 智能科学与技术学报, 2019, 1 (04): 327-334.

[29]朱雪仪, 蔡俊鹏, 陈德旺, 林松青. 猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真[J]. 电池, 2019, 49 (05): 392-395.

[30]张松, 林伟钦, 陈德旺, 汤平, 郑其荣. 基于多元线性回归的锂动力电池荷电状态鲁棒预测[J]. 计算机测量与控制, 2019, 27 (08): 177-181+187.

[31]潘伟靖, 陈德旺. 基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究[J]. 计算机技术与发展, 2019, 29 (10): 11-14.

[32]朱雪仪, 陈德旺, 林松青, 周保生. 电池管理系统的硬件在环仿真平台搭建综述[J]. 电源技术, 2019, 43 (06): 1080-1082.

[33]张建华, 陈德旺. 基于回归分析的乘客平均延误时间模型研究[J]. 现代城市轨道交通, 2019, (05): 110-114.

[34]蔡俊鹏, 吴炳福, 陈德旺. 基于机器学习的高速列车转向架振动信号监测[J]. 计算机技术与发展, 2019, 29 (08): 130-135.

[35]游丽平, 陈德旺, 陈文, 刘林. 聚类集成技术在地铁站点类型研究中的应用[J]. 小型微型计算机系统, 2019, 40 (01): 236-240.

[36]郑松, 吴晓林, 王飞跃, 林东东, 郑蓉, 柯伟林, 池新栋, 陈德旺. 平行系统方法在自动化集装箱码头中的应用研究[J]. 自动化学报, 2019, 45 (03): 490-504.

[37]林伟钦, 汤平, 林旭, 陈德旺. 基于多元线性回归模型的锂电池充电SOC预测[J]. 计算机测量与控制, 2018, 26 (12): 145-149.

[38]陈开河, 浦佳祺, 陈德旺, 翁国斌, 傅德慧. 基于概率统计的地铁出行异常的集成检测方法及验证[A] 2018中国自动化大会(CAC2018)论文集[C]. 中国自动化学会, 中国自动化学会, 2018: 6.

[39]陈德旺, 章明亮, 沈镛. 智慧地铁:基于大数据与人工智能的新型地铁系统[J]. 智能城市, 2018, 4 (19): 8-10.

[40]阳东升, 王坤峰, 陈德旺, 包战, 苏振东, 王睿, 赵学亮, 王雨桐, 王飞跃. 平行航母:从数字航母到智能航母[J]. 指挥与控制学报, 2018, 4 (02): 101-110.

[41]浦佳祺, 陈德旺. 基于最小二乘法和BP神经网络的TOA定位算法[J]. 计算机技术与发展, 2018, 28 (05): 5-8.

[42]郑成斌, 郑松, 李贝贝, 陈德旺. 基于通用工业控制平台的列车自动驾驶仿真系统[J]. 计算机应用, 2017, 37 (S2): 263-265+278.

[43]郑成斌, 陈德旺, 张春阳. 城市轨道交通自动控制算法研究综述[A] 第十四届中国不确定系统年会、第十八届中国青年信息与管理学者大会论文集[C]. 中国运筹学会不确定系统分会, 清华大学数学科学系, 2016: 4.

[44]苏建楠, 陈德旺, 张春阳. 基于多目标遗传算法的公交运行方案规划[A] 第十四届中国不确定系统年会、第十八届中国青年信息与管理学者大会论文集[C]. 中国运筹学会不确定系统分会, 清华大学数学科学系, 2016: 4.

[45]曾强, 陈德旺, 王丽娟, 阴佳腾. 基于主曲线和自适应半径的多GPS轨迹数据融合算法[J]. 铁道学报, 2015, 37 (02): 46-51.

[46]陈德旺. 中国科研发展:从“高水平模仿”到“高水平创新”[J]. 中国农村科技, 2015, (01): 14.

[47]孙上鹏, 赵会兵, 陈德旺, 全宏宇, 宁滨. 基于电接触理论的轨道电路分路电阻计算方法研究[J]. 铁道学报, 2014, 36 (03): 31-36.

[48]王丽娟, 陈德旺, 贾桂文. 基于最小二乘法的高速列车位置估计[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51 (19): 216-218.

[49]冷勇林, 陈德旺, 阴佳腾. 基于专家系统及在线调整的列车智能驾驶算法[J]. 铁道学报, 2014, 36 (02): 62-68.

[50]贾桂文, 张景川, 陈德旺, 王丽娟. 基于BIC准则模型选择的光纤光栅波长温度拟合研究[J]. 传感技术学报, 2014, 27 (02): 217-219.

[51]孙上鹏, 赵会兵, 全宏宇, 陈德旺, 林涛, 宁滨. 基于定性趋势分析的无绝缘轨道电路电气绝缘节设备故障诊断方法[J]. 中国铁道科学, 2014, 35 (01): 105-113.

[52]冷勇林, 陈德旺, 阴佳腾. 基于数据驱动的列车智能驾驶算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2013, 22 (10): 1-4.

[53]陈荣, 陈德旺. 列车车站停车的启发式自学习算法及仿真[J]. 铁路计算机应用, 2013, 22 (06): 9-13.

[54]李焱, 林磊, 陈德旺. 面向构件的可复用列控中心研究[J]. 铁路计算机应用, 2012, 21 (12): 38-43.

[55]杨绚, 陈德旺, 陈荣. 高速铁路列控系统主动安全控制的分析与思考[J]. 铁路计算机应用, 2012, 21 (08): 37-40.

[56]侯赞, 陈德旺, 李焱. 基于集成模糊推理的列车运行舒适度评价方法及应用[J]. 铁路计算机应用, 2012, 21 (07): 4-7.

[57]马琳, 陈德旺, 吴智利. 一种城轨移动闭塞正线通过能力的分析方法[J]. 铁路计算机应用, 2012, 21 (06): 11-14+18.

[58]陈德旺, 高倩, 裴丽君. 基于图论和面向对象的列控数字轨道地图研究[J]. 铁道学报, 2012, 34 (06): 64-68.

[59]马琳, 陈德旺. 基于单车仿真和作图解析的城轨折返能力分析方法[J]. 系统仿真技术, 2011, 7 (04): 288-293.

[60]于振宇, 陈德旺. 城轨列车制动模型及参数辨识[J]. 铁道学报, 2011, 33 (10): 37-40.

[61]郜春海, 陈德旺. 基于模型选择和优化技术的自动驾驶制动模型辨识研究[J]. 铁道学报, 2011, 33 (10): 57-60.

[62]贾晓哲, 陈德旺. 多GPS铁道轨迹信息融合算法研究[J]. 铁道学报, 2011, 33 (09): 72-75.

[63]陈德旺, 余勇, 祝陶美. 城市快速路三维集成交通事件自动检测算法[J]. 中国公路学报, 2011, 24 (05): 94-99.

[64]张兆中, 郜春海, 张强, 陈德旺. 一种舒适且高精度的列车停车控制器的设计[J]. 铁路计算机应用, 2011, 20 (08): 7-9.

[65]张强, 陈德旺, 于振宇. 城市轨道交通ATO系统性能指标评价[J]. 都市快轨交通, 2011, 24 (04): 26-29.

[66]陈德旺, 朱磊. 基于可重用框架的CTCS仿真车载DMI研究与实现[J]. 铁道学报, 2011, 33 (07): 73-77.

[67]上官伟, 蔡伯根, 王剑, 陈德旺. 变分曲线模型及其在轨道数据库生成中的应用研究[J]. 铁道学报, 2011, 33 (06): 62-67.

[68]陈德旺, 庞彦知. 列控仿真系统中应答器的定位查找算法研究[J]. 系统仿真学报, 2010, 22 (12): 2825-2828+2841.

[69]陈德旺, 唐涛, 郜春海, 穆瑞琦. 城轨列车在车站停车误差估计模型与在线学习算法的研究[J]. 中国铁道科学, 2010, 31 (06): 122-127.

[70]周骥, 陈德旺. 机器学习在列车精确停车问题的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46 (25): 226-230.

[71]陈德旺, 魏天磊, 侯赞. 嵌入式数字轨道地图数据管理平台的研究与设计[J]. 铁路计算机应用, 2010, 19 (07): 4-7.

[72]王剑, 张辉, 蔡伯根, 陈德旺. 基于HMM的列车轨道占用自动识别算法研究[J]. 铁道学报, 2009, 31 (03): 54-58.

[73]陈德旺, 蔡伯根, 王剑, 唐涛. 轨道交通GPS数据约简的数学模型与算法研究[J]. 铁道学报, 2008, (04): 116-119.

[74]王剑, 张辉, 蔡伯根, 陈德旺. 虚拟应答器研究进展与发展展望[J]. 铁道学报, 2008, (02): 71-77.

[75]陈德旺, 蔡伯根, 唐涛. 轨道交通GPS错误数据检测算法研究及验证[J]. 中国铁道科学, 2007, (04): 95-99.

[76]陈德旺, 关积珍, 朱雪良. 基于占有率的交通流参数模型研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2006, (05): 83-86.

[77]陈德旺. 面向问题解决的互动式教学法及教学实践分析[J]. 北京交通大学学报(社会科学版), 2006, (03): 81-84.

[78]陈德旺, 郑长青, 章长彪. 快速路交通流异常数据判断算法研究及实证[J]. 中国安全科学学报, 2006, (07): 122-127+1.

 发表会议论文：

[1]黄允浒, 陈德旺, 赵文迪 &  程瑞军. (2020). 面向分类问题的深度神经模糊建模研究. (eds.) 2020中国自动化大会(CAC2020)论文集 (pp.918-923).

[2]程瑞军, 陈德旺 &  田丽君. (2020). 基于人机混合智能的地铁列车增强智能驾驶框架研究. (eds.) 2020中国自动化大会(CAC2020)论文集 (pp.913-917).

[3]陈开河, 浦佳祺, 陈德旺, 翁国斌 &  傅德慧. (2018). 基于概率统计的地铁出行异常的集成检测方法及验证. (eds.) 2018中国自动化大会(CAC2018)论文集 (pp.470-475).

[4]郑成斌, 陈德旺 &  张春阳. (2016). 城市轨道交通自动控制算法研究综述. (eds.) 第十四届中国不确定系统年会、第十八届中国青年信息与管理学者大会论文集 (pp.16-19).

[5]苏建楠, 陈德旺 &  张春阳. (2016). 基于多目标遗传算法的公交运行方案规划. (eds.) 第十四届中国不确定系统年会、第十八届中国青年信息与管理学者大会论文集 (pp.145-148).

[6]王丽娟, 陈德旺 &  冷勇林. (2013). 利用应答器信息的高速铁路列车位置估计模型与算法. (eds.) 第十一届中国不确定系统年会、第十五届中国青年信息与管理学者大会论文集 (pp.66-71).

[7]杨诗颖, 陈德旺 &  曾翔宇. (2013). 基于局部优化的多轨迹信息融合算法研究. (eds.) 第十一届中国不确定系统年会、第十五届中国青年信息与管理学者大会论文集 (pp.61-65).

[8]陈德旺, 裴丽君 &  刘静. (2010). 基于模拟退火的交通诱导信息发布范围的算法研究. (eds.) 第二十九届中国控制会议论文集 (pp.5441-5446).

[9]陈德旺. (2008). 图书馆信息化与诺贝尔奖突破的思考. (eds.) 新观点新学说学术沙龙文集24：数字时代图书馆的创新与共享 (pp.23-24+161).

[10]高倩 & 陈德旺. (2007). 基于图论的列控数字轨道地图的研究. (eds.) 2007第三届中国智能交通年会论文集 (pp.157-162).

 

学术荣誉：

1、2014年，当选闽江学者特聘教授。

2、2022年，当选福建省引进高层次创业创新人才。

曾获荣誉： 

1、2007年，中国铁道部科技进步二等奖，参与。

2、2010年，入选北京市科技新星。

3、2014年，入选福建省闽江学者特聘教授。

4、2015年，詹天佑青年奖。

5、2016年，福建运盛青年科技奖。

6、2018年，钟家庆运筹学奖。

7、2019年，中国自动化学会科技进步一等奖，参与。

8、2020年，中国自动化学会自然科学二等奖，主持。

9、2021年，福建省高层次创新创业人才B类。

10、2022年，当选俄罗斯自然科学院外籍院士。

11、2022年，中国自动化学会优秀学会工作者。

12、2023年，入选福建省第三批创新之星计划。

坚持四个面向，为可持续智能交通赋能 

——记俄罗斯自然科学院院士、福建理工大学交通运输学院院长陈德旺

 2023-12-28

 

“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，不断向科学技术广度和深度进军。”习近平总书记在科学家座谈会上为科技工作者指明了方向。 

谨记总书记嘱托，多年来，陈德旺积极参与青藏铁路、高速铁路和北京地铁等国家重大攻关项目，在列车智能定位、精确停车和智能驾驶等领域作出了突出贡献，不仅在算法和模型上有创新，部分成果在实践中得到应用，真正实现了把论文写在祖国大地上。 
 

近几年，伴随着国家实现人工智能科技自立自强的迫切要求，如何克服当代人工智能技术的不足，发展具有自主知识产权的下一代人工智能算法成为重中之重。“科技自立自强，首先需要创新自信，不能一味迷信西方图灵奖获得者提出的深度神经网络等算法。依靠大数据、大模型、大投入和大能耗可以实现视觉识别和语音识别等基本人工智能任务，但难以实现可持续发展。”坚持“四个面向”，陈德旺义无反顾踏上了为可持续智能交通系统赋能的征程。而走上这条路，是多年前就已埋好的伏笔。 

陈德旺在美国加州大学伯克利分校访问期间，师从人工智能大师、美国工程院院士、模糊逻辑之父卢特菲·扎德（Lotfi  Zadeh）教授。扎德教授入选电气与电子工程师协会（IEEE）第一批人工智能名人堂，在10位世界级的人工智能大师中名列第6。他开创的基于模糊系统的人工智能方向具有巨大的影响力，系统可解释性好，鲁棒性好，模型复杂度也不高。 

面向世界科技前沿，陈德旺不忘导师谆谆教诲，矢志不渝发扬光大模糊系统相关理论。近5年来，他将模糊系统理论与深度学习和优化技术相结合，提出了深度优化模糊系统，这是一个三元交叉的新领域，不仅推动了可解释人工智能的发展，也丰富了下一代人工智能的研究方向，在国内外反响强烈。陈德旺因此多次应邀作大会报告，并于2022年当选俄罗斯自然科学院院士。 

致力于闽台高铁的探索研究是陈德旺近年来的重点研究方向之一。 

中国高铁是中国高科技发展的一张亮丽的名片。目前，我国已发布最新的京台高铁规划。京台高铁预计在2035年开通，铁路福建段简称“闽台高铁”，跨越台湾海峡，是我国高铁发展中建设难度极大的一段，也是意义非凡的高铁之一。有了闽台高铁，福州到台北只要1个多小时，将大大促进海峡两岸的交流与合作。 

近几年，陈德旺深入思考福建交通特色，重点研究闽台高铁的线路规划、虚拟仿真、智能驾驶和应急管理。从虚拟仿真技术和数字孪生技术入手，他带领团队积极搭建仿真平台，已取得明显进展。凭借相关成果，2023年，他指导的研究生团队获得全国交通科技大赛二等奖。 

经过20多年的艰苦奋斗，陈德旺取得了丰硕的科研成果：共主持和参与国家自然科学基金项目、“863”项目、科技部科技支撑项目等项目40余项，总经费超过1亿元；获得詹天佑铁道青年奖、福建运盛青年科技奖、钟家庆运筹学奖、中国自动化学会科技进步奖一等奖和自然科学奖二等奖等科研奖励十余项；共发表论文200余篇，其中国内外高水平期刊论文100余篇，出版学术专著5本（包括英文专著1本），获国家发明专利十余项和软件著作权20余项；担任各类学术兼职十余项，在国内外学术界有较大的影响力。 

不忘科技强国初心，牢记科技自立自强使命，这些年，陈德旺不断面向世界科技前沿进行理论创新，不断面向国家重大需求进行应用创新等，用实际行动诠释了“四个面向”的重大意义。

 来源：科学中国人  2023年11期